GPUの量ではなく「方程式」で発見するAI　FRONTEOの豊柴博義と渡邉輝明が語るKIBITの売り方と失敗の扱い方

このAI、KIBITがやっているのは情報の整理ではなくて、未知の推論。

我々、この方程式を持ってますので、そういうふうにしらみつぶしに大量のコンピューターを使って計算しなくても、その式にさえ入れてしまえば、一気に求まるってことになりますので。

これは特定の疾患に効く可能性のある標的を、わずか2日で抽出っていう話もあったんですけど。

一つは膵臓の例になりまして、膵臓、ご存じ、非常に予後が悪くて、今なかなか薬がない状態なんですけれども。それに対して我々のエンジンを使って見つけたところ、2日で17、見つけてきて。

ということになってくると、多分ここから渡邉さんの領域だと思うんですけど、先ほど言った人事開発、人材開発、HRの部分。今お話があったドラッグディスカバリーって、未知なる薬や化合物やタンパク質を見つけるっていう領域。あるいは、さっき言ったこれからの経営戦略っていうのも、我が社って何屋さんだっけっていう。

花札を長年やってきたから、うち花札でしょと。京都にある。いや、そうじゃないじゃないですか、社長。総合娯楽産業でいいんじゃないですかってなった任天堂とかね。時計の針をずっと作ってた会社が、今や痛くない針っていうの。ああいう会社のピボットっていうのをやろうとする時に、そもそもうちの会社って何だったっけっていう、その次なる事業領域って、多分中にいる人であればあるほど分かんないんですよ。ずっとこの業界にいますから、他のこと知らないので。これもなんですよね。

次なる事業戦略、事業領域に対しての可能性を見つけるってこともできるし、人材もそうだし。あとは、これだけ地政学リスクが高まっていますと、サプライチェーン、ひっちゃかめっちゃかだと。どこにどういうリスクが今後あるのかっていうのは、もちろん今の生成AIでも一定程度のディープリサーチはしますが。

おっしゃる通りですね。経済安全保障の領域では、もうすでにやり始めていまして。サプライチェーンにもやってますし、研究者ネットワークについても、もうすぐですね。今まさに作っていて、提供できるのはあともう少しという感じかなというふうに思います。

その、見えてないものをお見せできますよって、すっごい説明が難しいんですか？

いや、そうですよね。

そうなんですか。これ、今私もお話を伺いながら、例えばKIBITっていうものを仮に私が作ったとして、投資家を集めていきますと。何て言っていくかな。科学的に、理論的にセレンディピティ、発見を起こせる、世界を変えるモデルじゃない。モデルとアプリケーションの間です。これ、なかなか難しいですよね。

なので、うちとかは方程式で売っていこうみたいなところで今やってますけど、やっぱりこれって難しいじゃないですか。

そもそもなんですけど、子供に、今この生活をしてると将来こうなっちゃうぞって、大人は知ってるから言えるわけで、これはやめた方がいいよって言えるわけじゃないですか。でも、それってやっぱり経験してみないと、本当に違ったとか、そういうのってなんないわけですよね。私も子供いますけど、5歳の男の子に、これやっといたらいいんだよっていうのが、本当に正確にもし教えてあげられるんだったら、これほどいいことないんですけど、これ難しいじゃないですか。

そう、確かに。

となってくると、やっぱりその分野でもう頑張って、1万回とは言わないですけど、何回もやってチャレンジされてこられた方とかのご相談に、私とかが乗らせていただいて、ここ、もしかしたらKIBIT使えるかもしれないですねっていうのが、本当は多分一番いいだろうなと思ってます。

やはり表面的にいくと、すごく単純な、いくつか私どもアプリケーションというか製品をご案内してますけど、思ってないファイルを検索できますよっていうサービスをやらせていただいてまして。でも、これってやっぱり体験して見てもらわないと難しいですし。

あとは、いっぱいイグザンプルみたいな、事例が例かなという感じかなと思ってるので、これをいっぱい実証していって。やっぱり今やってる製薬のところっていうのは、もう全部が揃ってるわけですよね。論文がある。しかも当社はNatureから論文を全部読むことを許可されてる。

Natureから論文を全部読むことを許可されてるってことですか？ それはなぜですか？ なぜ御社はそんなことができてる？

まず、我々は生成しないですので、過去のものをベースに何かそれを模倣して、何か作ってるっていうようなことはしない。ただ過去のものを使って、新しいものを見つけるっていうことに。

そう、発想が全く違うわけですね。過去の膨大なNatureが持っている論文をまとめたり、人が分かりやすく説明したりとかすることじゃないですもんね。その先ですもんね。発見ですもんね。そういうことができているのは、他にあるんですか、そういう企業って。

我々だけですね。

これ、ごめんなさい。御社のことを最初に僕が言うべきでしたよね、会社の説明。ちょっと思うのは、これだけ今見て聞いて、うちのプロデューサーも聞いてますけど、この会社は知らなかったじゃないですか。日本って、いろんな会社さんを見てて思うんですけども、なんか穏やかと言いますか、いやいや、もうそんな、うちなんて大したことないんでっていう会社が、すごく日本企業に多いんですよね。知らないのはなぜなんでしょうかね、これね。

宣伝が下手なのかな。

これは渡邉さんの領域なんじゃないですか、やっぱり。

そうですね。それこそ私、実は今、二つ役職を持ってまして。横浜でITの会社をやっていて、そのITの会社を買収してくれたのがFRONTEOってことですね。それこそ僕は去年末ぐらいからですかね、こっち側のお仕事もジョインさせてもらって。

なるほど。今、執行役員で、このKIBIT、あるいはこのFRONTEOという会社が持っている技術を活用した事業開発の統括というお立場なんですね。元々、渡邉さん自身はAI、あるいは技術畑なんです？ ずっと今までも。

そうですね。もうIT一つっていう感じですね。

このAI領域も、やっぱりかなり明るかった、元々。

いや、そんなことないですね。GPTが出るか出ないかぐらいの時に、やっぱり一生懸命勉強しましたし。あとは、それこそ少しセキュリティの文脈の商売をやってたこともあったので、AIが生成した画像とか動画とかっていうのが、正しくないわけじゃないですか。フェイクだなみたいなものっていうのを、ちょっとやってみようと思って勉強したりとかなので。

どちらかというと、渡邉さんは起業家に近いと言いますか、会社を大きくして、そしてどっちかというと企業の再生とかね、企業再生、成長にお強い方なのかなと。ただ、元々は獣医学部にいらっしゃるから、理系っちゃ理系ですけど。

理系っちゃ理系ですけど。

そちらには行かなかったんですね、元々。

そうですね。僕、専攻っていうか、農学なんですよね。農学で、農学、面白かったですけど。しかも仕組みとかっていうのも結構ありましたので、それ面白かったんですけど、その時、ITがすごい世の中的に伸びていましたし、ITのそもそもの能力がないと、農業の能力だけではちょっと難しいかなと思ってですね。

なるほど。掛けたんですね。

なので、これ多分、堀江さんの本か何かで読んだんですけど、一つの領域でてっぺん行くのも本当に難しいと。ただ、2個とか3個組み合わせれば、オリジナルというか、になれるみたいな。これは複数のやつをやんないといけないなって言って、ITにして、そのままずっとITっていう感じですね。

豊柴さんは一方で、もう本当にエンジニアと言いましょうか、学者さんと言いましょうか。早稲田の大学院で理工学研究科、数学専攻で理学博士で、その後、九州大学、アメリカの国立環境健康研究所。それから国立環境研究所、武田薬品、サイエンスフェローまで歴任をされて、FRONTEOに入社をされて、現状はチーフサイエンスオフィサーと。ご自身は、キャリアとしてはもう完全に研究開発ってところに。

そうですね。私、ずっとアカデミアにいようと思ってましたので。

そうですか。今どうでしょう？ アカデミアの世界にいる、とにかく儲かる、儲からないっていう話はとりあえず置いておいて、自分の興味や関心の領域を徹底して突き詰めたいっていうのが、そんな感じがしますけど、その辺りのバランスはいかがですか？

企業の研究所に、武田薬品の時に初めて移ってきて。やっぱりアカデミアとは、もちろんフォーカスは違うわけですけれども、非常に面白いなっていうふうに感じまして。それからは本当に、よく言われるんですけれども、こんなにお金の好きな、前はCTOだったんですけれども、CTOいないですねって言われるぐらい、結構、研究と。

そんな感じ、全然お見受けするところしませんけども、お金の匂い、ほとんどしない感じがしますけど。

よく言われますね。

そうですか。さっき聞いちゃいましたけどね。でも、ご自身としてはやっぱりこの辺りを突き詰めて、技術的に突き詰めていくっていうのは、ご自身のキャリアビジョンではあるんですか？

そうですね。元々、数学をやってるってところもあって、先ほどの話もありましたけれども、新しいものを発見するとかっていうところは、非常に興味があった部分ですし。

私も同じように思ってまして。僕の特徴はって聞かれた時によく言うんですけど、皆さんが多分3日考えて嫌になるような問題だったら、僕は多分10日考えられる。皆さんが1か月チャレンジできるものだったら、多分僕、1年間ずっと考えられるっていう。そこだけが多分取り柄だと思うんですけど。

なるほどね。これ、渡邉さん。私、いろんな経営者、渡邉さんも含めてお会いしてて、この経営者というか、すごいなと思う人っていうのは、まず行動力がある人。思い立って、いろいろぐだぐだ言わなくても動いちゃってる人。もう一個がとっても大事なんですけど、肯定力、もうずっと続ける力。

途中で、もうやめた方がいいですよ。あ、そうですよねってやめなくて、ずっと、もういいんじゃないですかって、まだやってる。もうやめた方がいいんじゃないですか、まだやってるって。この肯定する力がある人が、結局、回答を先に見つけてしまっているような気がするんですけど、どうですか？ 会社の上にいらっしゃる立場で、いろんな社員さんも見てらっしゃって。

いや、本当そう思いますね。それこそショーンさんのおっしゃられる通りかなというふうに思いますけど、ちょっと愛を込めてですけど、やっぱり豊柴さん、変わってる。

でも世界を変える人って、大概変わってますよね。あの会社のあの人も、あの会社のあの人も、だいぶ変わってる人が多いですよね。豊柴さんも多分、もう一声お話をしていくと、私もだんだんじわじわ、ちょっとお会いしてね、あれですけども。質問が来てるんで、お答えをいただきたいんですけども。

ペンネーム、けんじさん。45歳、製薬会社研究開発部長です。こんにちは。いつも拝見してます。私の部署でもAI創薬の検討を始めています。ベテランの研究者たちからは若干冷ややかな目で見られています。ここ数年、他社のAIを導入した際に、論文に書いてある既知の情報しか出てこない。結局最後は人間が実験しないと分からないじゃないかという失敗経験の方が先行してしまって、社内の中では大きな意見になっている。いわゆるAIトラウマになってる。

豊柴さんが提唱される非連続的発見というのは非常に魅力的なんですけども、まだ誰も知らないことを、どうやって社内の懐疑派に対して説明していけばよいのでしょうか？ 最初の一歩をどう踏み出せばいいんでしょうか？ これはお二人なんでしょうね。いかがでしょう？

そうですね。予測したもの、それだけっていうわけではなくて、やっぱり予測したものが、なぜそれが例えば疾患に関連してるのかみたいなところを、いろんな角度から見つめて。我々、仮説って呼んでるんですけど、こういうメカニズムで、お薬がこういう疾患に効いていくんだっていうところをお示しするんですよね。そのプロセスが非常に大事だと思ってまして。

元々、業界の方もご存じだと思うんですけど、ギャンブル性が非常に高いビジネスですので、1回やってすぐ当たるっていうものでもないと思うんですけど。ただ、そのエビデンスをしっかり使って、仮説を作りながら新しいものを見つけていくっていう、このプロセス自体がしっかりしてれば、おのずと成功確率はついてくるっていうふうに思ってるんですよね。

我々がやってるものって、本当に、よくアブダクションとか言われますけれども、今あるデータや情報をベースに、最もその状況をよく説明できる仮説を作るっていうことなんですけど。まさにやってることってそういうことで、それが新しいことを見つける唯一の方法でもあるんですよね。

なるほどね。

そういう意味では、必ずうまくいくと、私、もうこれ以外に、新しいものを次々生み出すプロセスってないと思ってまして。そういう意味では、1回、2回失敗したからって言って、めげずにやってほしいなと思ってますけどね。

これ、さっき肯定って言いましたけど、実は肯定って時間とお金がかかるんですよね。だから、そこで、もしかするとうまくいかないかもしれないけれども、やり続けていった先に洗練されていって、成功っていうのがあるのかもしれませんが、ないかもしれないと。ただ、日本って、ちょっと誤解を恐れずに言うと、ここに対してすごくシビアすぎませんか？ 分かりますか？ PL出してください、将来予測出してください。

比較的、アメリカ、ヨーロッパに関して、まずやってみてくださいよって、そういうエコシステムがちゃんと機能していて。やってみて、トライして、トライして、やってみてくださいよというようなお金が、資本主義というプラットフォームの上でも存在してるというか、非営利じゃなくてね、ボランティア団体ではなくて。あとは、それがうまく育っていった先には、いろんな事業の可能性っていうのは大手が引き取ってあげるから、うちらで事業してあげるから。

そういう意味では、余計なことを言うかもしれませんが、これ、アメリカとかに持っていった方がいいんじゃないですか？ どうなんですか、このKIBITっていう商品と言いますか、技術っていうものを。

そうですね。今ちょうど我々も海外に向けて動き出そうとしてるところですので。そういう意味で、おっしゃっていただいたように、しっかり認知していただきたいなと思います。

そうです。誰が使った、使わないっていう世界ではない方がいい気がしますけどね。すいません、余計なことを申し上げて。

いやいや。

渡邉さんに質問です。この方は32歳、あきらさん、中堅メーカーDX推進室、名古屋の方。初めまして。私たちの会社では、経営から、これからは内製化だと。むしろ外注をやめようと号令がかかってます。現場にいるのは、長年レガシーシステムを保守してきた数人の社員のみ。市場価値の高いエンジニアを中途採用しようにも、地方の中堅に何ができましょうかと。

渡邉さんがおっしゃってる超速の開発力、私たちのような持たざる企業は実現可能なのでしょうか？ そもそもエンジニアがいない組織、自分たちでシステムを構築し、改善し続けるための方法。渡邉さん、どんなふうにお考えますかっていう。

これ結構、それこそDXとか、日本ってやっぱりDX、あんまり成功してない印象なんですよね。なんで成功してないかって、いろいろな原因があると思うんですけど、配置転換できないとか、整理できないとかっていうところももちろんあると思うんですけど。

なんでうちが内製化でしかDXが成り立たないと考えてるのかっていうのを、少しだけお話をすると。システム開発をする時って、業務をやってる人から、どういう業務をやってますかってヒアリングさせていただいて。僕らがいつもやろうとしてるのは、その業務を僕らができるぐらい熟知して、こうあった方がいいよねっていうのを形にしようよっていうのを、ずっとやってきましたと。

それでも本当はですよ、話す時間がない方がいいですよね。すでに業務をやってる人たちが、これ、こうした方がいいんじゃないっていうのが実現できれば、これが一番いいので。このローコードプラットフォームのMendixを、うちは利用させてもらってやってますけど、これは業務が分かっていて、Mendixのことが少し分かっていれば、システムがもう作れてしまうんですと。

かつ、そのMendixの中にもAIがもういて、こういうふうにしたいんだよねってなったら、ワークフローを考えてくれますと。なので、まずは一歩、どんなちっちゃいものでもいいから、とりあえず今普段使ってるExcelを、非エンジニアでいいからやってみると。

うちのサイトに来てもらえれば、最初の講座は無料ですし、最初のアプリケーションも無料で作れる、皆さんだけで作れるようなものをご用意してますので。1回やってみて、ほら、エンジニアいなくてもできたでしょってなったら、もうあなたの価値は何倍にもなるよっていうことかなというふうに思いますね。

なるほど。これから、どうなんでしょうか。ああいうClaude Codeだとか、非エンジニアでもあれほどまでにエージェントを使って、業務の効率化とか、ひいてはプログラミングも含めてできるようになってくると、豊柴さん、これ変わってきますよね。エンジニアの、何でしょう、意味とかいうことも変わってきませんか？

そうですね。今まで、コードを書くとかですね、そういうところにも結構スキル的なものも必要だったかなと思いますけれども、非常にアイデアとか、実際にどうしたらいいんだみたいなところに、もう少しフォーカスを当てての事業とかはできるかなっていうね。

個人の、自分が自分の競争優位であると感じてきてるスキルも、能力を発揮できるかっていう発見を、自分のキャリア開発の中でKIBITに当ててみて。全然あなた知らないところですけども、渋谷の、じゃなくて、原宿のファッションブランドのあそこって、ああいうことをやってるから、ああいうことをできそうですよとか。なんか起こりそうですよ。

今、ちなみにここ、本当に原宿に来てるんですね。原宿のJ-WAVEのサテライトスタジオなんですけども。もう一つ質問です。これはお二人ですかね。東京都渋谷区在住、50代、ショーンさんです。私です、私です。

NVIDIAのGPUを買い続けるだけの経営から、どう脱却するのかなっていうことなんですけど、タイトルね。経営者の立場からすると、今の生成AIブームっていうのは、資本力というか、言ったらGPUの数の殴り合いかなと思ってまして。投資すればするほど、そういった大手企業に、ビッグテックにお金が流れていく構造になっているし。最近私が見てるYouTubeの中でも、ジェンスン・フアンさんが出てこない日がないぐらい、アルゴリズムがもうそっち寄りに私もなってまして。

今回のKIBITが掲げる、方程式による計算量の削減。これは間違いないですね。まさに資本力に頼らない、知恵の逆転なのかなというふうにも感じます。実際にこの技術を導入することで、具体的にどれほどの経営のインパクト、あるいはコストの削減や期間の短縮ができるのか。現場の技術者じゃなくて、株主とか経営陣に説明する場合、殺し文句が欲しいんですよ。

これ、KIBITって今日ご紹介して、私も、すごいな、これはとんでもないことになるぞと。今、GoogleもスタンフォードもMetaも頑張ってるけど、このKIBITには追いつけてないっていうものが、日本、ここにあるって言った時に、新しいものって大体ネガティブチェックがかかりますよね。これ、あれなんじゃないですか、あれなんじゃないですか、できないんじゃないですか、できないんじゃない。これ、日本人のあんまり私は好きじゃないところですけども、できないことをたくさんチェックしていくっていう。

ただ、そんな中でもやっぱり、非営利団体法人では、非営利団体の財団の、やっぱりその営利という中でうまくKIBITを使って、何か出ていきたい。殺し文句ないですかっていう。

ですかね。担当、渡邉さんの方がいいんじゃないかなと思いますよね。

殺し文句、すごい難しいなというふうには思いますけど、先ほどもちょっとお話しさせていただいた、見えないものを、やっぱり僕らも見えてない状態のものですね。視野外なのか分かんないですけど、発見しなきゃいけないものなので。これできますよっていうのが、今までのITの提案とかだったわけですよね。

なので、そう単純ではないんですけど、キャッチーなところでいくと、クラウドじゃなくてオンプレで提供できます。なのでデータを、例えば今までも研究データとかですね、これ、学習に使わないってなってるけど、本当かよって思ってらっしゃるところもめちゃくちゃいると思いますと。

なので、御社がやっているクラウド環境に、私ども、することが可能ですし、その閉鎖空間で実証が可能。CPUでも動きますと。

GPUじゃなくてね。

GPUじゃなくて、もうこれはコスト、めちゃくちゃ。

そこですよね。

桁が違う話になるので。やっぱり殺し文句としては、KIBITだったら見つけられるかもしれないですよ、試してみませんかというところになるのかなと思いますね。

御社としては、もう本当にユースケースをいかに積み上げられるかと、実績を。日本人が大好きなケーススタディは、日本にはね。多分、海外に向かっては、こういうことができる可能性だけでも、だいぶいろんな企業が、じゃあうちではこれやってみよう、やってみようっていう。いわゆるトライアンドエラーに対して寛容じゃないですか？

これ、豊柴さん、いかがですか？ 私が豊柴さんと、仮の話ですけども、豊柴さんがそういう技術を作られて、私と一緒に会社を作りますと。これからお金を集めますって言って、じゃあこれで何ができますっていう、その殺し文句を、ベンチャーキャピタルやエンジェルや、はたまた海外のビッグテックに話をしなきゃいけないって時の殺し文句。エレベーターピッチって言えばいいのかな。

エレベーターが、たまたま隣にどこかのですね、どなたかが乗って、1階から10階までにエレベーターが上がる間に、KIBITって話をしなきゃいけない時に、どういう話をするか。

そうですね。そういう意味では、新しいものを見つけたり、例えば文献のないものを見つけたりすることができますので、あなたの会社を最先端の領域でのトップランナーにすることができますっていう、そういうところかなと思うんですけどね。

なるほどね。優しい言葉になりますかね。そうですよね。これは本当にKIBITっていう、私も、この新しい技術なのかな、方程式と言ったらいいのか、新たなコンセプトの新しいものが日本からできたっていうのは、すごいことだなと思って。これがどんどん日本だけではなくて、アジア、あるいは世界に広がっていく。KIBITっていうのは実は日本が見つけた一つの技術なんだよということが、ここ2、3年でちらほら聞けるようになると嬉しいなと思って、今日のお話でございました。

本当に最後の最後になりますけども、この番組を聞いてらっしゃる若手のビジネスパーソンもいます。起業家を目指してる人もいます。あるいは経営者の方もいます。こういうご時世なんで、おっしゃったように、もう先が見えない。

さっき親の教育みたいな話もありましたけど、親が子供に教育する時って、親の経験を元にして生成した回答をしてるわけじゃないですか。でもきっと、今日生まれてる、小学生の子供って、多分、現在存在しない仕事に就くはずなんですよね。そうすると、親が経験してきたあれやこれのスキルってどうなんだろうとか。

なってくると、未知なる見えないものに対してどう対処していったらいいかっていうのが、ものすごく大きなテーマに、企業にもやっぱりなってきて。それなのに、ビジョンを示せっていうふうに言われるわけですよ。こういう技術寄りのお話でも結構なんですけども、そういう方々に向けて、豊柴さんから、日本から例えば世界を目指す技術開発者、たくさんいらっしゃると思うんですけど、何かメッセージありますか、そのお一人として。

そうですね。やっぱりユニークなところにこだわってほしいなと思うんですよね。なので、海外でやってるものを単に、ちょっと言葉悪いかもしれませんけど、日本語に置き換えたとかは、あんまり面白くないなと僕は思ってるので。やっぱり特徴のあるもの、自分たちしかできないようなものにフォーカスして、やっていただきたいなと思ってますね。

渡邉さん。渡邉さんはどちらかというと、今はもう会社の中枢にいらっしゃい、起業というステージは抜けて、あるいは会社の創業ステージでの会社の成長っていうのが抜けて、今、一定規模の上場企業の、これから次のステージへっていうお立場じゃないですか。この聞いてらっしゃる方々の中でも、そうそう、僕もそうなのよっていう。

会社も大きくなったらなったで、今度は別のいろんな難しいことが起こってきます。その事業を再生、次のステップに持っていくっていう中核にいらっしゃるお立場として、同じようなことに悩んでらっしゃる方に向けて何かありますか？

いや、難しいですね。そうですね、一緒に飲みますかっていう感じですけど。ちょっと真面目に答えると、やっぱり先が分からないからこそ、試してみなきゃいけないと思います。

もしかしたら正解じゃないかもしれないし、正解かもしれないし。それってもうロールモデルもないし、分かんないんですよね。だから、やれることで、かつ自分が考えて、これが正しいんじゃないかと思うことを、とにかくやっていくしかないんだと思います。これ、自分に言い聞かせてる感じがすごいですね。

いや、素晴らしい。実は、今日今、お二人に投げかけた質問って、台本のどこにも何も書いてないから。なぜかというと、お二人とも瞬発力がとてもあるので、いろんな無茶ぶりをしてきたんですけど、すごいな。本当そうだと思いますね。大きくなればなるほど、体が大きくなればなるほど、失敗をしたくなくなるじゃないですか。

別に失敗って、小さくたくさん失敗していけば正解に近づいていくんだけども、それさえ、いや、駄目だよって言うの。だから結局、次のステージに行こうとする企業であればあるほど、失敗をしたくない病にかかってくるんで。だったらば、小さい失敗をたくさん許すような組織にしていくってことなんですかね、みんなで。

そう思いますね。

失敗を許容するというか、たくさんの失敗をみんなで許容しながら、じゃあ次に行こうよっていう、むしろ文化作りの方が大変になるかもしれないですね。

そうですね。僕の横浜の会社、Rって会社は、それこそバリューのところに、「失敗からしか始まらない」っていう一文が入ってるんですけど。これ、本当に大事だなと思っていて、その失敗しちゃったことを、テンションが上がるように話せる空気感って、もう本当に大事かなと思いますね。

ある方は、トライアンドエラーじゃないっておっしゃった方が、エラーアンドトライだと。エラーをまずしなきゃ、トライの意味がないから、まずエラーして、それを教訓に次のトライをするっていう。まずエラーをするっていうのは、スタートしなさいって。なるほどなと思いましたけど。

本当そうですね。会社がだんだん大きくなっていく、喜ばしいことであり、人が増えることも喜ばしいことであり、お客さんも増えていく。その分、期待も増える、責任も増える中で、なかなか体が動かなくなってくるっていうのかな。最近、体が動かないなって、体脂肪率が増えたのかなっていう。昔だったらもう少し赤身が多くてね、俊敏に動けたのにっていう会社があるんですけど。

だからこそ、もう1回、小さい失敗でもみんなでやってみようよっていうことを。ただ、株主にも理解していただいたりしなきゃ、御社の場合は上場してらっしゃいますから、きちっとそこも理解していただいて、戦略的に失敗することをやる必要があるのかもしれませんね。すいません、生意気なことをたくさん申し上げました。

今日は本当にありがとうございました。改めまして、株式会社FRONTEOから、豊柴さん、それから渡邉執行役員でした。ありがとうございました。

ありがとうございました。

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